废话不说直接上代码 1． QString displayString; QFile file("/home/alvin/text.txt"); if(!file.open(QIODevice::ReadOnly | QIODevice::Text)) { qDebug()<<"Can't open the file!"<<endl; } while(!file.atEnd()) { QByteArray line = file.readLin

最近参与的项目有一个需求,解析佳博热敏打印机的光栅位图点阵数据并保存为图片文件.数据是通过Bus Hound抓取的,如下图所示. 其中1b 40为初始化打印机的指令,对应的ASCII码为ESC @,1b 4a 18为打印并走纸的指令,对应的ASCII码为ESC J,1d 76 30为打印光栅位图的指令,对应的ASCII码为GS v 0,其后紧跟光栅位图模式(0x00).水平方向位图字节数(0x0036)和垂直方向位图点数(0x0018),后面则为本帧的位图数据(0x36*0x18=1296字节)

1. 解析的基本的概念 解析:从事先规定好的格式中提取数据 解析前提:提前约定好格式,数据提供方按照格式提供数据.数据获取方则按照格式获取数据 iOS开发常见的解析:XML解析.JOSN解析 2. XML数据结构 1> 概述 XML:Extensible markup language(可扩展标记语言),主流数据格式之一,可以用来存储和传输数据. 2> XML数据格式的功能 数据交换 内容管理 用作配置文件 3> XML数据格式的语法 声明 节点使用一对标签表示:起始和结束标签. 根节点

 iOS - JSON 数据解析 前言 NS_CLASS_AVAILABLE(10_7, 5_0) @interface NSJSONSerialization : NSObject @available(iOS 5.0, *) public class NSJSONSerialization : NSObject 1.JSON 数据 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式.它基于 ECMAScript 的一个子集.JSON 采用完全独立于语言

面对成百上千的生产系统用户操作数据接入落地,你是否厌倦了每次机械编写打包解包的代码?对一次性接入多个数据的时候,还要对不同人联调,费时费力,你是否还会手忙脚乱,忙中不断出错?是否当数据出问题了,用的时候才发现,数据已经损失大半,产品/领导压力巨大,费一天劲才能定位问题,关键是下次还是不能实时发现,快速定位. 怎么办?GAS(通用解析服务)就是为了解决上述问题,结合即通多年数据方案实践,提出的一个数据接入的组件.一杯清茶,轻点鼠标,轻松面对大批数据接入问题. GAS在ADs中的位置 图 1  AD

转载:Android学习笔记44:JSON数据解析 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式,为Web应用开发提供了一种理想的数据交换格式. 本文将主要介绍在Android开发中,如何在服务器端创建JSON数据,以及如何在Android客户端对JSON数据进行解析. 1.JSON数据结构 在JSON中有两种数据结构:对象和数组. 1.1对象 在JSON中,一个对象以“{”(左括号)开始,“}”(右括号)结束.每个“名

进行数据解析的理由不计其数,相关的工具和技巧也同样如此.但是,当您需要用这些数据做一些新的事情时,即使有“合适的”工具可能也是不够的.这一担心对于异类数据源的集成同样存在.用来做这项工作的合适工具迟早应该是一种编程语言. Oracle 提供了一些非常强大的实用程序来加载.处理和卸载数据.SQL*Loader.Data Pump.外部表.Oracle Text.正则表达式都能提供这些功能.然而人们常常会需要在数据库外做一些事情(或者,说得琐碎些,可能您还没有获得必要的数据库权限). 利用 Pyth

1. 解析的基本的概念 解析:从事先规定好的格式中提取数据 解析前提:提前约定好格式,数据提供方按照格式提供数据.数据获取方则按照格式获取数据 iOS开发常见的解析:XML解析.JOSN解析 2. XML数据结构 1> 概述 XML:Extensible markup language(可扩展标记语言),主流数据格式之一,可以用来存储和传输数据. 2> XML数据格式的功能 数据交换 内容管理 用作配置文件 3> XML数据格式的语法 声明 节点使用一对标签表示:起始和结束标签. 根节点

原 JSON三种数据解析方法 2018年01月15日 13:05:01 zhoujiang2012 阅读数:7896    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/oman001/article/details/79063278 引言 JSON数据现在是我们开发中用的最多的,百分之八十的数据都是通过JSON方式进行传输,那么想要学好JSON解析就要了解什么是JSON数据,怎么快速解析它从而提升开发效率. 什么是JSON数据? 下面这里有一

引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析

1.读文件 通过 sc.textFile(“file://") 方法来读取文件到rdd中. val lines = sc.textFile("file://")//文件地址或者HDFS文件路径 本地地址 "file:///home/hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.json" HDFS文件地址 "hdfs://112.74.21.122:9000

转载自https://blog.csdn.net/qq_25241325/article/details/80766305 roslaunch loam_velodyne loam_velodyne.launch rosbag record -o out /velodyne_points rosbag play nsh_indoor_outdoor.bag 最后会记录一个名为out_(记录时间)的.bag包 然后将.bag包转化为 .pcd文件 rosrun pcl_ros bag_to_pcd

一.引入 二.回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数

1.XML文件数据解析:(首先须要导入XMLParser解析器,The latest released download from:http://dev.grumpyferret.com/unity/) XML文件内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?> <ROOT> <table wave="1" enemyname=

回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析 进行持

在前面的requests流程中,还缺少了一步重要的流程,就是在持久化存储之前需要进行制定的数据解析.因为在大多数情况下,我们都会使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中的指定部分数据值,而不是整个页面的数据. 所以,数据爬取的流程应该是 :  1). 指定url 2). 基于requests模块发起请求 3). 获取响应中的数据 4). 数据解析 5). 进行持久化存储 一 . 正则解析   1 . 常用正则表达式回顾 :  #单字符: . : 除换行以外所有字符 [] : [aoe] [a-w] 匹配集

- (IBAction)parserButton:(id)sender { parserXML *parser =[[parserXML alloc] init]; [parser startParser]; //遍历学生的姓名 for (Student *stu in parser.stuArr) { NSLog(@"%@",stu.name); } } - (IBAction)domButton:(id)sender { NSMutableArray *stuArr =[DOMXM

多叉树结构:JSON数据解析(二) 在上篇文章中提到了JSON数据解析的基本方法,但是方法效率太低,这里接着上篇文章写写如何利用多叉树结构,定义对象,实现JSON数据字段快速随机访问. JSON数据通常就是无根节点的多叉树结构,对于这种无根节点的多叉树,要实现快速随机访问得经历两个过程:隐式构造根节点,建立多叉树和遍历多叉树. 3.2 优化的方法--无根节点多叉树随机访问 对于json的这种数据结构,目前大多数人的做法都是利用list,或者LinkedHashMap去实现,一层层地map套map

多叉树结构:JSON数据解析(一) 最近做一个实时数据搜索引擎的项目中,在项目架构的偏顶层需要写一个JSON数据解析的模块,由于目前JSON解析没有现成统一开源框架可以利用,目前只是手工利用com.alibaba.fastjson的API来自行转换,非常麻烦且不简洁,由此想到写一个通用工具类,封装成jar包以供调用. 先说下整体实时数据搜索引擎这个产品的整体架构图,以及JSON解析模块的位置: 一.准备工作 JSON是一种通用格式数据,通常手工解析提取字段是利用com.alibaba.fastj

引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析

一.正则解析 常用正则表达式回顾: 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 \w :数字.字母.下划线.中文 \W : 非\w \s :所有的空白字符包,括空格.制表符.换页符等等.等价于 [ \f\n\r\t\v]. \S : 非空白 数量修饰: * : 任意多次 >=0 + : 至少1次 >=1 ? : 可有可无 0次或者1次 {m} :固定m次 hello{3,} {m,} :至少m次 {m